花花姬(认证作者)
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Inception是Google开发的深度学习架构,它能够有效地提高图像识别精度。它主要由4个方面组成:
1. 卷积神经网络(CNN):Inception使用CNN来检测图像中的特征,并将这些特征转换为具有高精度的特征向量。
2. 深度学习:Inception使用深度学习技术来提取图像中的更多信息,从而提高图像识别的准确性。
3. 自适应池化:Inception使用自适应池化技术来提取图像中的更多信息,从而提高图像识别的准确性。
4. 多尺度卷积:Inception使用多尺度卷积技术来提取图像中的更多信息,从而提高图像识别的准确性。
代码示例:
from keras.applications.inception_v3 import InceptionV3
# create the base pre-trained model
base_model = InceptionV3(weights='imagenet', include_top=False)
# add a global spatial average pooling layer
x = base_model.output
x = GlobalAveragePooling2D()(x)
# let's add a fully-connected layer
x = Dense(1024, activation='relu')(x)
# and a logistic layer -- let's say we have 200 cl
predictions = Dense(200, activation='softmax')(x)
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